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基于MATLAB的森林火灾算法及源码-包含数据集.zip

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简介：
本资源提供了一种基于MATLAB开发的森林火灾模拟与预测算法及其完整源代码，并附带相关数据集，适用于研究和学习。 基于MATLAB的森林火灾算法内涵源码及数据集打包文件包含相关代码和测试所需的数据集合。

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  • 基于MATLAB的森林火灾算法及源码-包含数据集.zip
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    本资源提供了一种基于MATLAB开发的森林火灾模拟与预测算法及其完整源代码，并附带相关数据集，适用于研究和学习。 基于MATLAB的森林火灾算法内涵源码及数据集打包文件包含相关代码和测试所需的数据集合。
     
  • 森林火灾图片数据集.zip
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    本数据集包含大量森林火灾现场图片，旨在为研究与监测森林火灾提供视觉资料，支持图像识别技术在灾害预警中的应用。 想预览计算机视觉数据集的内容，请私信作者。
     
  • 森林火灾数据源码：每日更新的森林火灾相关信息
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    本项目提供一个持续更新的平台，汇总全球森林火灾的实时数据和信息。通过开源代码形式分享，旨在促进研究与公众教育，助力森林防火工作。 森林火灾每天都会生成相关数据。为了获取这些数据并创建可视化所需的NetCDF文件，请使用Python脚本day.py和month.py。 首先需要在ECMWF注册以获得API密钥，然后安装ecmwf-api-client库。完成以上步骤后，您可以运行： - python thismonth.py：这将生成一个包含该月内几天变量的数据文件（格式为2020-10.nc）。 注意，在每月的头几天不能运行此程序。 或者： - python month.py 10 2020：这会产生以参数形式给出月份数据文件，例如对于2020年10月生成一个名为2020-10.nc的数据文件（格式为YYYY-MM.nc）。 接下来进行可视化操作： - Rscript month-simple.r $ year-$ month.nc: 在给定的月份文件中构建变量（如FRP）的条形图。 - Rscript Extract_ECWMF_vars_SEAdaily.R $ year-$：此步骤用于处理数据并提取所需的ECMWF变量。
     
  • 基于MATLAB的源包自动机森林火灾模拟代码
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    本项目使用MATLAB开发了一套自动化处理系统，用于构建和模拟森林火灾场景。通过源包自动机模型，实现对火灾扩散过程的高度仿真分析。 部分代码：%%CA driver%% 森林火灾模拟 ```matlab forest_fire_clf_clear_all; n = 100; % 网格大小 Plightning = .000005; % 雷击引发火灾的概率 Pgrowth = .01; % 植被生长概率 z = zeros(n, n); % 初始化全零矩阵 o = ones(n, n); % 初始化全一矩阵 veg = z; sum = z; % 创建一个包含三个颜色通道的图像，其中第二个通道（绿色）表示植被的存在程度。 imh = image(cat(3, z, veg * .02, z)); % 设置图像属性以防止擦除模式被设置为默认值以外的情况 set(imh, EraseMode, none); ```
     
  • 巴西森林火灾数据分析：基于Kaggle的数据集
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    本研究利用Kaggle提供的巴西森林火灾数据集，深入分析了火灾的发生频率、地点分布及影响因素，旨在为防灾减灾提供科学依据。 使用来自Kaggle的巴西森林火灾数据集对巴西森林火灾进行数据分析，包括读取csv文件并显示内容。首先获取数据形状、标题，并描述数据以检查是否缺少任何值。然后将数据分成较小的子集，删除行数为零的数据行，并用nan替换所有零值。接下来删除包含缺失值（Nan）的行，获取新数据集的形状，并重新描述新的数据集。 为了创建按月份划分的数据子集，我们需要根据月份数组进行分组并重新索引生成的序列。将每个月份保存在唯一列表中后，再将目录林转换为数据框。最后使用googletrans工具将月份翻译成英文。
     
  • 元胞自动机在森林火灾中的应用_hurtn3k_森林火灾_火灾_森林火灾程序_元胞自动机模拟森林火灾_
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    本研究利用元胞自动机模型对森林火灾进行仿真分析，旨在探索该技术在预测与防控森林火灾方面的潜在应用价值。通过构建森林生态系统模型，评估不同条件下火势蔓延情况，为制定有效的防火策略提供科学依据。 元胞自动机模拟森林火灾forest1是一个二维模型。本段落还介绍了其他一些元胞自动机程序，并且这些内容与全国大学生美国建模竞赛相关。
     
  • 森林火灾防范数据集（435张图片）
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    本数据集包含435张关于森林火灾防范的图像，旨在提升人们对森林防火重要性的认识，并支持相关研究和教育活动。 森林防火数据集包含435张图片，这些图片中标注了真实火情中的烟和火，用于支持森林火灾预警系统。
     
  • 基于MATLAB的随机森林算法RF数据分类【含Matlab源码 2048期】.zip
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    该资源提供了一种基于MATLAB实现的随机森林（Random Forest, RF）算法，用于数据分类任务。其中包括详细的代码示例和注释，帮助用户深入理解并应用RF算法进行高效的数据分析与处理。适合希望利用MATLAB开展机器学习项目的研究者和技术人员使用。 1. 完整代码，可直接运行。 2. 海神之光擅长领域包括路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理和语音处理等多种领域的Matlab仿真。 3. 支持的版本为2014a或2019b。
     
  • 背景下复杂的森林火灾识别数据集
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    本数据集收集了复杂背景下的森林火灾图像，旨在提高机器学习模型在多样且挑战性环境中的火灾识别能力。 实验使用的样本包括点火实验现场拍摄的图片以及网络上获取的相关森林火灾图片。训练集中包含968张森林背景图及946张复杂背景下的森林火灾图像，测试集则有80张森林背景图与102张复杂的火灾场景图，且每一张图片在两个集合中均不重复。 我们针对森林火灾的特点设计了一种基于卷积神经网络的识别方法。通过实验验证了这一模型的有效性，并构建了一个专门用于复杂背景下森林火灾图像识别的卷积神经网络结构。训练和测试结果显示，该方法具有较高的准确率（95%），并且能够自动提取特征，无需对输入图片进行复杂的预处理步骤，从而克服了许多传统算法固有的局限。 最终，在Flask框架的支持下开发了一个API系统用于实现森林火灾图像识别功能。通过此平台的后端调用模型，用户可以在网页上选择并上传需要检测的图片以获取预测结果。
     
  • MATLAB森林火灾模拟代码 - CS523_Project3: CS523_Project3
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    这段代码是为CS523课程项目三设计的，用于在MATLAB环境中进行森林火灾扩散的仿真与分析。通过该模型可以研究不同条件下火灾传播的特点及影响范围。 MATLAB森林火灾项目代码：CS523_Project3 在该项目的第三部分（建模1），我们生成了其他图，并编写了一个主驱动程序forest_fire.m，该程序调用一系列子函数来演化遗传算法（GA）、计算适应度值并绘制一些图表。此程序中设置了以下参数默认值： - `population_size`：种群数量为10 - `max_steps`：最大步骤数为5000 - `number_of_firefighters`：消防员数目设为0，表示没有人为干预措施。 - `num_of_generations`：进化代数设定为100 - `mutation_rate`：变异率为0.05 - `num_of_species`：物种数量设置为2 - `genome_min`, `genome_max`: 基因值范围从 0 到 1 - `biomass_or_longevity` ：选择生物量或树木寿命的参数，初始设为1 运行程序的方式是，在MATLAB中打开forest_fire.m文件，并通过命令行或者点击“运行”按钮来执行。整个过程需要大约5个多小时才能完成，但会在最后生成多个图表。 为了加快计算速度，默认使用了不包含图像版本（即no_image）的生物质和寿命函数进行处理。如果希望查看树木生长与燃烧的具体视觉效果，则需在get_fitness.m代码中做相应修改后重新运行程序。